Как использовать скрытое распределение Дирихле?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-15 23:52

Что такое LDA?

1. Подберите свой уникальный набор деталей.
2. Выберите, сколько композитов вы хотите.
3. Выберите, сколько деталей вы хотите на композицию (образец из пуассоновского распределение ).
4. Выберите, сколько тем (категорий) вы хотите.
5. Выберите число между ненулевым и положительной бесконечностью и назовите его альфа.

Точно так же вы можете спросить, является ли машинное обучение скрытого распределения Дирихле?

Скрытое размещение Дирихле ( LDA ) - генеративная вероятностная модель корпуса. Основная идея состоит в том, что документы представляются как случайные смеси по скрытый темы, где каждая тема характеризуется распределением по словам.

Точно так же как работает тематическое моделирование LDA? LDA предполагает, что документы созданы по разным темам. Затем эти темы генерируют слова на основе их распределения вероятностей. Учитывая набор данных документов, LDA возвращается и пытается выяснить, какие темы бы создайте эти документы в первую очередь. LDA представляет собой метод матричной факторизации.

В связи с этим, как вы произносите латентное размещение Дирихле?

«Ch» может произноситься как звук «sh» или как жесткий звук «k». А окончание «et» во французской моде может произноситься как «lay» или как «let» с твердым звуком «t». Скрытое размещение Дирихле впервые было объяснено в исследовательской статье 2003 года, но, как и большинство методов, ключевые идеи были опубликованы ранее.

Контролируется или неконтролируется скрытое размещение Дирихле?

Правильно, что LDA является без присмотра метод. Однако его можно было бы расширить до под наблюдением один.